Versione 6.04 (002)

TAG: Sistema di Raccomandazione

Sono software o strumenti che forniscono suggerimenti sugli oggetti che più probabilmente interessano ad un utente. Gli oggetti possono essere ad esempio libri o prodotti da acquistare, contenuti audio e video da ascoltare, applicazioni da installare, servizi da fruire.

Progetti con questo TAG (2)

Progetto attivo

Sistemi di Raccomandazione per Contenuti Audio e Video

Un'esplorazione delle soluzioni per limitare l'information overload per i media radio televisivi

L’avvento di internet e la proliferazione dei servizi digitali hanno determinato un radicale cambiamento della modalità di fruizione della radio e della televisione. La miriade di prodotti, servizi e contenuti disponibili su Internet ha abituato i suoi utenti all’interattività, alla possibilità di ricercare e scegliere quando e quale contenuto multimediale fruire, trasformando il tradizionale ascoltatore televisivo in un attivo consumatore in grado di esprimere i propri gusti e le proprie preferenze. Paradossalmente, la grande quantità di contenuti disponibili ha creato un sovraccarico informativo e reso centrale il problema di trovare i più adatti all’utente.

I Recommender System rappresentano la risposta tecnologica alla domanda di rilevanza. In questo contesto, il broadcaster ha l’opportunità di far evolvere il proprio paradigma comunicativo: oltre a diffondere i propri contenuti, può proporre all’utente i più rilevanti.

Progetto attivo

La Radio Lineare Personalizzata

La radio personalizzata e il modello Hybrid Content Radio

La Radio Lineare Personalizzata si basa sull’idea di sostituire parte dell’audio della radio lineare con contenuti audio personalizzati, dipendenti dal contesto e dall’utente. I contenuti audio possono essere presi da Internet o da altre fonti. Il contesto può essere il profilo dell’ascoltatore, il suo umore e l’attività che sta svolgendo, la sua posizione, le condizioni meteorologiche e tutti i fattori che contribuiscano a caratterizzare lo stato dell’ascoltatore. L’obiettivo finale del servizio è di migliorare la user experience degli ascoltatori, dando loro contenuti mirati e, al contempo, ottimizzare l’utilizzo delle risorse di rete.